Ⅰ python 微信怎麼查詢資料庫表內所有內容
我常用pymssql連接M$SQL伺服器, 沒用過pyodbc, 但按理應該都差不多。
若用pymssql, 從資料庫中取數據的過程如下:
import pymssql
connect_setting = {
'host': '127.0.0.1',
'user': 'sa',
'password': '',
'database': 'master',
'charset': 'gb18030'
}
conn = pymssql.connect(**connect_setting)
curr = conn.cursor()
curr.execute("select list, name from nlist")
result = [(lst, name) for lst, name in curr]
curr.close()
conn.close()
關於"如何查詢,list的每個值在資料庫中對應的Name「
若庫表中的數據像下面的樣子:
id, name:
1, 'python'
2, 'perl'
3, 'c'
4, 'java'
且每行id是唯一值, 將從資料庫表中拿到的數據放到一個字典中:
curr.execute("select id, name from nlist")
dd = dict([(id, name) for id, name in curr])
lst = [1,2,3,4,5,6]
用dd進行轉換
[(i, dd.get(i)) for i in lst]
==>
[(1, 'python'), (2, 'perl'), (3, 'c'), (4, 'java'), (5, None), (6, None)]
or
[dd.get(i, i) for i in lst]
==>
['python', 'perl', 'c', 'java', 5, 6]
Ⅱ 如何在python程序中查看sqlite3某資料庫中的表名
sqlite3資料庫里表的信息存儲在了一個名為sqlite_master的表中
因此可以通過這條語句來查看資料庫中所有表的名稱
SELECT name FROM sqlite_master WHERE type='table';
下面是Python的用法
con=sqlite3.connect('database.db')
cursor=con.cursor()
cursor.execute("SELECTnameFROMsqlite_masterWHEREtype='table';")
print(cursor.fetchall())
Ⅲ python如何自動獲取oracle資料庫中所有表的表結構
你看你怎麼調用這個sql語句吧
selecta.owner所屬用戶,
a.table_name表名,
a.column_name欄位名,
a.data_type欄位類型,
a.欄位長度,
a.欄位精度,
a.是否為空,
a.創建日期,
a.最後修改日期,
casewhena.owner=d.owneranda.table_name=d.table_nameanda.column_name=d.column_namethen'主鍵'else''end是否主鍵
from
(selecta.owner,a.table_name,b.column_name,b.data_type,casewhenb.data_precisionisnullthenb.data_lengthelsedata_precisionend欄位長度,data_scale欄位精度,
decode(nullable,'Y','√','N','×')是否為空,c.created創建日期,c.last_ddl_time最後修改日期
fromall_tablesa,all_tab_columnsb,all_objectsc
wherea.table_name=b.table_nameanda.owner=b.owner
anda.owner=c.owner
anda.table_name=c.object_name
anda.owner='SCOTT'--這個是查某個用戶，你到時候把用戶名換一下就好，一定大寫
andc.object_type='TABLE')a
leftjoin
(selecta.owner,a.table_name,a.column_name,a.constraint_namefromuser_cons_columnsa,user_constraintsb
wherea.constraint_name=b.constraint_nameandb.constraint_type='P')d
ona.owner=d.owneranda.table_name=d.table_nameanda.column_name=d.column_name
orderbya.owner,a.table_name;
Ⅳ 如何用python操作資料庫表
創建一個表並且插入數據
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb as mdb
import sys
#將con設定為全局連接
con = mdb.connect('localhost', 'root', 'root', 'test');
with con:
#獲取連接的cursor，只有獲取了cursor，我們才能進行各種操作
cur = con.cursor()
#創建一個數據表 writers(id,name)
cur.execute("CREATE TABLE IF NOT EXISTS \
Writers(Id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT, Name VARCHAR(25))")
#以下插入了5條數據
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Jack London')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Honore de Balzac')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Lion Feuchtwanger')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Emile Zola')")
cur.execute("INSERT INTO Writers(Name) VALUES('Truman Capote')")
Ⅳ python怎麼處理資料庫查詢的記錄
python數據處理numpy和pandas插件，可以使用pip命令進行安裝，也可以用excel插件進行簡單處理數據，圖像顯示一般用matplotion，也是一個插件,
import nump as np
import pandas as pd
進行引用
Ⅵ 可不可以在不同的linux機器上用幾個python腳本同時訪問一個mysql資料庫並操作同一個表
可以的，沖突的問題可以搜索關鍵字
python mysql transaction
參考：
http://stackoverflow.com/questions/12378227/mysqldb-with-multiple-transaction-per-connection
Ⅶ python怎麼鏈接多實例資料庫
你可以訪問Python資料庫介面及API查看詳細的支持資料庫列表。不同的資料庫你需要下載不同的DB API模塊，例如你需要訪問Oracle資料庫和Mysql數據，你需要下載Oracle和MySQL資料庫模塊。
DB-API 是一個規范. 它定義了一系列必須的對象和資料庫存取方式, 以便為各種各樣的底層資料庫系統和多種多樣的資料庫介面程序提供一致的訪問介面 。
Python的DB-API，為大多數的資料庫實現了介面，使用它連接各資料庫後，就可以用相同的方式操作各資料庫。
Python DB-API使用流程：
引入 API 模塊。
獲取與資料庫的連接。
執行SQL語句和存儲過程。
關閉資料庫連接。
什麼是MySQLdb?
MySQLdb 是用於Python鏈接Mysql資料庫的介面，它實現了 Python 資料庫 API 規范 V2.0，基於 MySQL C API 上建立的。
如何安裝MySQLdb?
為了用DB-API編寫MySQL腳本，必須確保已經安裝了MySQL。復制以下代碼，並執行：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
如果執行後的輸出結果如下所示，意味著你沒有安裝 MySQLdb 模塊：
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 3, in <mole>
import MySQLdb
ImportError: No mole named MySQLdb
安裝MySQLdb，請訪問 http://sourceforge.net/projects/mysql-python ，(Linux平台可以訪問：https://pypi.python.org/pypi/MySQL-python)從這里可選擇適合您的平台的安裝包，分為預編譯的二進制文件和源代碼安裝包。
如果您選擇二進制文件發行版本的話，安裝過程基本安裝提示即可完成。如果從源代碼進行安裝的話，則需要切換到MySQLdb發行版本的頂級目錄，並鍵入下列命令:
$ gunzip MySQL-python-1.2.2.tar.gz
$ tar -xvf MySQL-python-1.2.2.tar
$ cd MySQL-python-1.2.2
$ python setup.py build
$ python setup.py install
注意：請確保您有root許可權來安裝上述模塊。
資料庫連接
連接資料庫前，請先確認以下事項：
您已經創建了資料庫 TESTDB.
在TESTDB資料庫中您已經創建了表 EMPLOYEE
EMPLOYEE表欄位為 FIRST_NAME, LAST_NAME, AGE, SEX 和 INCOME。
連接資料庫TESTDB使用的用戶名為 "testuser" ，密碼為 "test123",你可以可以自己設定或者直接使用root用戶名及其密碼，Mysql資料庫用戶授權請使用Grant命令。
在你的機子上已經安裝了 Python MySQLdb 模塊。
如果您對sql語句不熟悉，可以訪問我們的 SQL基礎教程
實例：
以下實例鏈接Mysql的TESTDB資料庫：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# 使用execute方法執行SQL語句
cursor.execute("SELECT VERSION()")
# 使用 fetchone() 方法獲取一條資料庫。
data = cursor.fetchone()
print "Database version : %s " % data
# 關閉資料庫連接
db.close()
執行以上腳本輸出結果如下：
Database version : 5.0.45
創建資料庫表
如果資料庫連接存在我們可以使用execute()方法來為資料庫創建表，如下所示創建表EMPLOYEE：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# 如果數據表已經存在使用 execute() 方法刪除表。
cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS EMPLOYEE")
# 創建數據表SQL語句
sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (
FIRST_NAME CHAR(20) NOT NULL,
LAST_NAME CHAR(20),
AGE INT,
SEX CHAR(1),
INCOME FLOAT )"""
cursor.execute(sql)
# 關閉資料庫連接
db.close()
資料庫插入操作
以下實例使用執行 SQL INSERT 語句向表 EMPLOYEE 插入記錄：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# SQL 插入語句
sql = """INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME,
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME)
VALUES ('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)"""
try:
# 執行sql語句
cursor.execute(sql)
# 提交到資料庫執行
db.commit()
except:
# Rollback in case there is any error
db.rollback()
# 關閉資料庫連接
db.close()
以上例子也可以寫成如下形式：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# SQL 插入語句
sql = "INSERT INTO EMPLOYEE(FIRST_NAME, \
LAST_NAME, AGE, SEX, INCOME) \
VALUES ('%s', '%s', '%d', '%c', '%d' )" % \
('Mac', 'Mohan', 20, 'M', 2000)
try:
# 執行sql語句
cursor.execute(sql)
# 提交到資料庫執行
db.commit()
except:
# 發生錯誤時回滾
db.rollback()
# 關閉資料庫連接
db.close()
實例：
以下代碼使用變數向SQL語句中傳遞參數:
..................................
user_id = "test123"
password = "password"
con.execute('insert into Login values("%s", "%s")' % \
(user_id, password))
..................................
資料庫查詢操作
Python查詢Mysql使用 fetchone() 方法獲取單條數據, 使用fetchall() 方法獲取多條數據。
fetchone(): 該方法獲取下一個查詢結果集。結果集是一個對象
fetchall():接收全部的返回結果行.
rowcount: 這是一個只讀屬性，並返回執行execute()方法後影響的行數。
實例：
查詢EMPLOYEE表中salary（工資）欄位大於1000的所有數據：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# SQL 查詢語句
sql = "SELECT * FROM EMPLOYEE \
WHERE INCOME > '%d'" % (1000)
try:
# 執行SQL語句
cursor.execute(sql)
# 獲取所有記錄列表
results = cursor.fetchall()
for row in results:
fname = row[0]
lname = row[1]
age = row[2]
sex = row[3]
income = row[4]
# 列印結果
print "fname=%s,lname=%s,age=%d,sex=%s,income=%d" % \
(fname, lname, age, sex, income )
except:
print "Error: unable to fecth data"
# 關閉資料庫連接
db.close()
以上腳本執行結果如下：
fname=Mac, lname=Mohan, age=20, sex=M, income=2000
資料庫更新操作
更新操作用於更新數據表的的數據，以下實例將 TESTDB表中的 SEX 欄位全部修改為 'M'，AGE 欄位遞增1：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# SQL 更新語句
sql = "UPDATE EMPLOYEE SET AGE = AGE + 1
WHERE SEX = '%c'" % ('M')
try:
# 執行SQL語句
cursor.execute(sql)
# 提交到資料庫執行
db.commit()
except:
# 發生錯誤時回滾
db.rollback()
# 關閉資料庫連接
db.close()
刪除操作
刪除操作用於刪除數據表中的數據，以下實例演示了刪除數據表 EMPLOYEE 中 AGE 大於 20 的所有數據：
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
import MySQLdb
# 打開資料庫連接
db = MySQLdb.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" )
# 使用cursor()方法獲取操作游標
cursor = db.cursor()
# SQL 刪除語句
sql = "DELETE FROM EMPLOYEE WHERE AGE > '%d'" % (20)
try:
# 執行SQL語句
cursor.execute(sql)
# 提交修改
db.commit()
except:
# 發生錯誤時回滾
db.rollback()
# 關閉連接
db.close()
執行事務
事務機制可以確保數據一致性。
事務應該具有4個屬性：原子性、一致性、隔離性、持久性。這四個屬性通常稱為ACID特性。
原子性（atomicity）。一個事務是一個不可分割的工作單位，事務中包括的諸操作要麼都做，要麼都不做。
一致性（consistency）。事務必須是使資料庫從一個一致性狀態變到另一個一致性狀態。一致性與原子性是密切相關的。
隔離性（isolation）。一個事務的執行不能被其他事務干擾。即一個事務內部的操作及使用的數據對並發的其他事務是隔離的，並發執行的各個事務之間不能互相干擾。
持久性（rability）。持續性也稱永久性（permanence），指一個事務一旦提交，它對資料庫中數據的改變就應該是永久性的。接下來的其他操作或故障不應該對其有任何影響。
Python DB API 2.0 的事務提供了兩個方法 commit 或 rollback。
Ⅷ python常用到哪些庫
Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用於各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫：
數值計算庫：
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，用於描述相同類型的元素集合，可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫：
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣，Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程介面）方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫：
12. Django
一個高級的Python Web框架，支持快速開發，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構建App時，必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫，用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務（RESTful rervices）。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過非同步架構實現的高性能的引擎，不適用於編寫常規的Web Apps，更適用於底層網路。
資料庫管理：
16. MySQL-python
又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發，在Windows平台上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作資料庫，安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種資料庫系統，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。
自動化運維：
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬體信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能，基於SSH協議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網路設備，可在一台主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統，包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能，主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據，將硬體信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至資料庫中，後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統，主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台，內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程：
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平台下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格，並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，並相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
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Ⅸ python + django 多表聯合查詢方法求教
先讓我們回憶一下在第五章里的關於書本(book)的數據模型：1fromdjango.dbimportmodelsclassPublisher(models.Model):name=models.CharField(max_length=30)address=models.CharField(max_length=50)city=models.CharField(max_length=60)state_province=models.CharField(max_length=30)country=models.CharField(max_length=50)website=models.URLField()def__unicode__(self):returnself.nameclassAuthor(models.Model):first_name=models.CharField(max_length=30)last_name=models.CharField(max_length=40)email=models.EmailField()def__unicode__(self):returnu'%s%s'%(self.first_name,self.last_name)classBook(models.Model):title=models.CharField(max_length=100)authors=models.ManyToManyField(Author)publisher=models.ForeignKey(Publisher)publication_date=models.DateField()def__unicode__(self):returnself.title如我們在第5章的講解,獲取資料庫對象的特定欄位的值只需直接使用屬性。例如,要確定ID為50的書本的標題,我們這樣做:>>>frommysite.books.modelsimportBook>>>b=Book.objects.get(id=50)>>>b.titleu'TheDjangoBook'但是,在之前有一件我們沒提及到的是表現為ForeignKey或ManyToManyField的關聯對象欄位,它們的作用稍有不同。訪問外鍵(ForeignKey)值當你獲取一個ForeignKey欄位時,你會得到相關的數據模型對象。例如:>>>b=Book.objects.get(id=50)>>>b.publisher>>>b.publisher.websiteu'http://www.apress.com/'對於用``ForeignKey``來定義的關系來說，在關系的另一端也能反向的追溯回來，只不過由於不對稱性的關系而稍有不同。通過一個``publisher``對象，直接獲取books，用publisher.book_set.all()，如下：>>>p=Publisher.objects.get(name='ApressPublishing')>>>p.book_set.all()[,,]實際上，book_set只是一個QuerySet（參考第5章的介紹），所以它可以像QuerySet一樣,能實現數據過濾和分切，例如：1>>>p=Publisher.objects.get(name='ApressPublishing')>>>p.book_set.filter(name__icontains='django')[,]屬性名稱book_set是由模型名稱的小寫(如book)加_set組成的。訪問多對多值(Many-to-ManyValues)多對多和外鍵工作方式相同，只不過我們處理的是QuerySet而不是模型實例。例如,這里是如何查看書籍的作者：>>>b=Book.objects.get(id=50)>>>b.authors.all()[,]>>>b.authors.filter(first_name='Adrian')[]>>>b.authors.filter(first_name='Adam')[]反向查詢也可以。要查看一個作者的所有書籍,使用author.book_set,就如這樣:>>>a=Author.objects.get(first_name='Adrian',last_name='Holovaty')>>>a.book_set.all()[,]這里,就像使用ForeignKey欄位一樣，屬性名book_set是在數據模型(model)名後追加_set。更改資料庫模式(DatabaseSchema)3在我們在第5章介紹syncdb這個命令時,我們注意到syncdb僅僅創建資料庫里還沒有的表，它並不對你數據模型的修改進行同步,也不處理數據模型的刪除。如果你新增或修改數據模型里的欄位,或是刪除了一個數據模型，你需要手動在資料庫里進行相應的修改。這段將解釋了具體怎麼做：當處理模型修改的時候，將Django的資料庫層的工作流程銘記於心是很重要的。如果模型包含一個未曾在資料庫里建立的欄位，Django會報出錯信息。當你第一次用Django的資料庫API請求表中不存在的欄位時會導致錯誤（就是說，它會在運行時出錯，而不是編譯時）。3Django不關心資料庫表中是否存在未在模型中定義的列。Django不關心資料庫中是否存在未被模型表示的表格。1改變模型的模式架構意味著需要按照順序更改Python代碼和資料庫。添加欄位1當要向一個產品設置表(或者說是model)添加一個欄位的時候，要使用的技巧是利用Django不關心表裡是否包含model里所沒有的列的特性。策略就是現在資料庫里加入欄位，然後同步Django的模型以包含新欄位。3然而這里有一個雞生蛋蛋生雞的問題,由於要想了解新增列的SQL語句，你需要使用Django的manage.pysqlall命令進行查看,而這又需要欄位已經在模型里存在了。(注意:你並不是非得使用與Django相同的SQL語句創建新的欄位，但是這樣做確實是一個好主意,它能讓一切都保持同步。)3這個雞-蛋的問題的解決方法是在開發者環境里而不是發布環境里實現這個變化。(你正使用的是測試/開發環境，對吧?)下面是具體的實施步驟。首先，進入開發環境(也就是說，不是在發布環境里)：在你的模型里添加欄位。運行manage.pysqlall[yourapp]來測試模型新的CREATETABLE語句。注意為新欄位的列定義。開啟你的資料庫的交互命令界面(比如,psql或mysql,或者可以使用manage.pydbshell)。執行ALTERTABLE語句來添加新列。使用Python的manage.pyshell，通過導入模型和選中表單(例如，MyModel.objects.all()[:5])來驗證新的欄位是否被正確的添加,如果一切順利,所有的語句都不會報錯。3然後在你的產品伺服器上再實施一遍這些步驟。啟動資料庫的交互界面。5執行在開發環境步驟中，第三步的ALTERTABLE語句。將新的欄位加入到模型中。如果你使用了某種版本控制工具，並且在第一步中，已經提交了你在開發環境上的修改，現在，可以在生產環境中更新你的代碼了（例如，如果你使用Subversion，執行svnupdate。重新啟動Webserver，使修改生效。讓我們實踐下，比如添加一個num_pages欄位到第五章中Book模型。首先，我們會把開發環境中的模型改成如下形式：classBook(models.Model):title=models.CharField(max_length=100)authors=models.ManyToManyField(Author)publisher=models.ForeignKey(Publisher)publication_date=models.DateField()**num_pages=models.IntegerField(blank=True,null=True)**def__unicode__(self):returnself.title